Python怎么输出漏斗图形(用python输出沙漏)
用户行为路径分析——附Python桑基图代码实现
用户路径，就是用户在网站或 APP 中的访问行为路径，为了衡量网站/APP的优化效果或者营销推广效果，了解用户的行为偏好，要对访问路径的数据进行分析。
用户路径分析和转化分析有点类似，转化分析能告诉我们最终有多少用户成功转化，多少用户流失了。可这些流失的用户都去了哪？他们在流失前都有什么行为？这些问题转化分析都无法告诉我们，因此我们需要对用户的行为路径进行分析，以帮助我们更深入的了解流失背后的原因。行为路径分析相比于转化分析记录的信息要更广。
用户路径分析，以目标事件为起点｜终点，通过描述用户的行为路径，可以查看某个事件节点用户的流向，科学的路径分析能够带来以下价值：
通过用户路径分析，可以将整个用户路径的上下游进行可视化展示。即可看到用户群体的登录，跳转、流失、成交等事件的情况。运营人员可通过用户整体的行为路径找到不同行为间的关系，挖掘规律并找到瓶颈。
路径分析对产品设计的优化与改进有着很大的帮助，了解用户从登录到购买整体行为的主路径和次路径，根据用户路径中各个环节的转化率，发现用户的行为规律和偏好，也用于监测和定位用户路径走向中存在的问题，判断影响转化的主要因素和次要因素，也可以发现某些冷门的功能点。
行为路径分析是用来追踪用户从某个事件开始到某个事件结束过程中的全部动线的分析方法。转化漏斗是人为定义的，而对于用户的行为路径，我们虽然可以通过产品设计进行引导，但却无法控制。因此我们分析用户的行为路径可以了解用户的实际操作行为，让产品顺应用户，通过优化界面交互让产品用起来更加流畅和符合用户习惯，产出更多价值。
所以，简单来说：
漏斗分析：人为设定一条或者若干条漏斗，先有假设再数据验证。
路径分析：基于用户所有行为，挖掘出若干条重要的用户路径，先有数据再验证假设。
桑基图，它的核心是对不同点之间，通过线来连接。线的粗细代表流量的大小。
很多工具都能实现桑基图，比如 excel、tableau，我们今天要用 pyecharts 来绘制。
因为没有用户行为路径相关的公开数据，所以本次实现可视化是根据泰坦尼克号，其生存与遇难的人的数据，来分析流向路径。学会思路，你也可以换成自己公司的用户行为埋点数据。
从父类到子类, 每相邻的两个分类变量都需要计算, 使用pandas中数据透视表, 计算后的数据纵向合并成三列。
需要把所有涉及到的节点去重规整在一起。列表内嵌套字典的形式去重汇总。
数据从哪里流向哪里，流量（值）是多少，循环+字典来组织数据
桑基图是分析用户路径的有效方法之一, 桑基图能非常直观地展现用户旅程，
帮助我们进一步确定转化漏斗中的关键步骤，发现用户的流失点，找到有价值的用户群体，
看用户主要流向了哪里，发现用户的兴趣点，发现被忽略的产品价值，寻找新的机会。
python pyecharts怎么显示
echarts是什么？下面是来自官方的介绍：
ECharts，缩写来自Enterprise Charts，商业级数据图表，一个纯Javascript的图表库，可以流畅的运行在PC和移动设备上，兼容当前绝大部分浏览器（IE6/7/8/9/10/11，chrome，firefox，Safari等），底层依赖轻量级的Canvas类库ZRender，提供直观，生动，可交互，可高度个性化定制的数据可视化图表。创新的拖拽重计算、数据视图、值域漫游等特性大大增强了用户体验，赋予了用户对数据进行挖掘、整合的能力。
支持折线图（区域图）、柱状图（条状图）、散点图（气泡图）、K线图、饼图（环形图）、雷达图（填充雷达图）、和弦图、力导向布局图、地图、仪表盘、漏斗图、事件河流图等12类图表，同时提供标题，详情气泡、图例、值域、数据区域、时间轴、工具箱等7个可交互组件，支持多图表、组件的联动和混搭展现。
作为百度开源的工具，个人觉得这个是难得的良心之作，哈哈哈。
用法
使用echarts还是需要一定的前端知识，这里介绍一个python包–pyecharts，利用几行代码轻松生成echarts风格的图表。
安装
pip install pyecharts12
实例
from pyecharts import Bar
attr = ["{}month".format(i) for i in range(1, 13)]
attr = ["Jan", "Feb", "Mar", "Apr", "May", "Jun", "Jul", "Aug", "Sep", "Oct", "Nov", "Dec"]
v1 = [2.0, 4.9, 7.0, 23.2, 25.6, 76.7, 135.6, 162.2, 32.6, 20.0, 6.4, 3.3]
v2 = [2.6, 5.9, 9.0, 26.4, 28.7, 70.7, 175.6, 182.2, 48.7, 18.8, 6.0, 2.3]
bar = Bar("Bar chart", "precipitation and evaporation one year")
bar.add("precipitation", attr, v1, mark_line=["average"], mark_point=["max", "min"])
bar.add("evaporation", attr, v2, mark_line=["average"], mark_point=["max", "min"])
bar.render()
python怎么输出用*绘制的图形
python怎么输出用*绘制的图形如下说明。
其实想要输出*的图形是很简单的。只要在用print函数即可，如图片想要用*字符输出一个三角形的图案，我要用只要用print加括号，括号中想要输出的字符用双引号引起来，如第一个print输出人上*字符，第二行输出三个字符，一直添加print，按一定的比例输出*即可。想要输复杂图形就要深入了解python语言才行。
Python简介，Python是一个高层次的结合了解释性、编译性、互动性和面向对象的脚本语言。Python?的设计具有很强的可读性，相比其他语言经常使用英文关键字，其他语言的一些标点符号，它具有比其他语言更有特色语法结构。Python是一种解释型语言 这意味着开发过程中没有了编译这个环节。类似于PHP和Perl语言。Python是初学者的语言，Python对初级程序员而言，是一种伟大的语言，它支持广泛的应用程序开发。
python中plt.post是什么函数
2018-05-04 11:11:36
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qiurisiyu2016
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matplotlib
1、plt.plot(x,y)
plt.plot(x,y,format_string,**kwargs)?
x轴数据，y轴数据，format_string控制曲线的格式字串?
format_string 由颜色字符，风格字符，和标记字符
import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot([1,2,3,6],[4,5,8,1],’g-s’)?
plt.show()
结果
**kwards：?
color 颜色?
linestyle 线条样式?
marker 标记风格?
markerfacecolor 标记颜色?
markersize 标记大小 等等?
plt.plot([5,4,3,2,1])? ?
plt.show()
结果
plt.plot([20,2,40,6,80])? ?#缺省x为[0,1,2,3,4,...]
plt.show()
结果
plt.plot()参数设置
Property Value Type
alpha 控制透明度，0为完全透明，1为不透明
animated [True False]
antialiased or aa [True False]
clip_box a matplotlib.transform.Bbox instance
clip_on [True False]
clip_path a Path instance and a Transform instance, a Patch
color or c 颜色设置
contains the hit testing function
dash_capstyle [‘butt’ ‘round’ ‘projecting’]
dash_joinstyle [‘miter’ ‘round’ ‘bevel’]
dashes sequence of on/off ink in points
data 数据(np.array xdata, np.array ydata)
figure 画板对象a matplotlib.figure.Figure instance
label 图示
linestyle or ls 线型风格[‘-’ ‘–’ ‘-.’ ‘:’ ‘steps’ …]
linewidth or lw 宽度float value in points
lod [True False]
marker 数据点的设置[‘+’ ‘,’ ‘.’ ‘1’ ‘2’ ‘3’ ‘4’]
markeredgecolor or mec any matplotlib color
markeredgewidth or mew float value in points
markerfacecolor or mfc any matplotlib color
markersize or ms float
markevery [ None integer (startind, stride) ]
picker used in interactive line selection
pickradius the line pick selection radius
solid_capstyle [‘butt’ ‘round’ ‘projecting’]
solid_joinstyle [‘miter’ ‘round’ ‘bevel’]
transform a matplotlib.transforms.Transform instance
visible [True False]
xdata np.array
ydata np.array
zorder any number
确定x，y值，将其打印出来
x=np.linspace(-1,1,5)
y=2*x+1
plt.plot(x,y)
plt.show()
2、plt.figure()用来画图，自定义画布大小
fig1 = plt.figure(num='fig111111', figsize=(10, 3), dpi=75, facecolor='#FFFFFF', edgecolor='#0000FF')
plt.plot(x,y1) ? ? ? ? ? #在变量fig1后进行plt.plot操作，图形将显示在fig1中
fig2 = plt.figure(num='fig222222', figsize=(6, 3), dpi=75, facecolor='#FFFFFF', edgecolor='#FF0000')
plt.plot(x,y2) ? ? ? ? ? #在变量fig2后进行plt.plot操作，图形将显示在fig2中
plt.show()
plt.close()
结果
fig1 = plt.figure(num='fig111111', figsize=(10, 3), dpi=75, facecolor='#FFFFFF', edgecolor='#0000FF')
plt.plot(x,y1)
plt.plot(x,y2)
fig2 = plt.figure(num='fig222222', figsize=(6, 3), dpi=75, facecolor='#FFFFFF', edgecolor='#FF0000')
plt.show()
plt.close()
结果：
3、plt.subplot(222)
将figure设置的画布大小分成几个部分，参数‘221’表示2(row)x2(colu),即将画布分成2x2，两行两列的4块区域，1表示选择图形输出的区域在第一块，图形输出区域参数必须在“行x列”范围? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?，此处必须在1和2之间选择——如果参数设置为subplot(111)，则表示画布整个输出，不分割成小块区域，图形直接输出在整块画布上
plt.subplot(222)?
plt.plot(y,xx)? ? #在2x2画布中第二块区域输出图形
plt.show()
plt.subplot(223)? #在2x2画布中第三块区域输出图形
plt.plot(y,xx)
plt.subplot(224)? # 在在2x2画布中第四块区域输出图形
plt.plot(y,xx)
4、plt.xlim设置x轴或者y轴刻度范围
如
plt.xlim(0,1000)? #? 设置x轴刻度范围，从0~1000 ? ? ? ? #lim为极限，范围
plt.ylim(0,20)? ?# 设置y轴刻度的范围，从0~20
5、plt.xticks()：设置x轴刻度的表现方式
fig2 = plt.figure(num='fig222222', figsize=(6, 3), dpi=75, facecolor='#FFFFFF', edgecolor='#FF0000')
plt.plot(x,y2)
plt.xticks(np.linspace(0,1000,15,endpoint=True))? # 设置x轴刻度
plt.yticks(np.linspace(0,20,10,endpoint=True))
结果
6、ax2.set_title('xxx')设置标题，画图
#产生[1,2,3,...,9]的序列
x = np.arange(1,10)
y = x
fig = plt.figure()
ax1 = fig.add_subplot(221)
#设置标题
ax1.set_title('Scatter Plot1')
plt.xlabel('M')
plt.ylabel('N')
ax2 = fig.add_subplot(222)
ax2.set_title('Scatter Plot2clf')
#设置X轴标签
plt.xlabel('X') ? ? ? ? ? #设置X/Y轴标签是在对应的figure后进行操作才对应到该figure
#设置Y轴标签
plt.ylabel('Y')
#画散点图
ax1.scatter(x,y,c = 'r',marker = 'o') ? ? ? ? ?#可以看出画散点图是在对figure进行操作
ax2.scatter(x,y,c = 'b',marker = 'x')
#设置图标
plt.legend('show picture x1 ')
#显示所画的图
plt.show()
结果
7、plt.hist（）绘制直方图（可以将高斯函数这些画出来）
绘图都可以调用matplotlib.pyplot库来进行，其中的hist函数可以直接绘制直方图
调用方式：
n, bins, patches = plt.hist(arr, bins=10, normed=0, facecolor='black', edgecolor='black',alpha=1，histtype='bar')
hist的参数非常多，但常用的就这六个，只有第一个是必须的，后面四个可选
arr: 需要计算直方图的一维数组
bins: 直方图的柱数，可选项，默认为10
normed: 是否将得到的直方图向量归一化。默认为0
facecolor: 直方图颜色
edgecolor: 直方图边框颜色
alpha: 透明度
histtype: 直方图类型，‘bar’, ‘barstacked’, ‘step’, ‘stepfilled’
返回值 ：
n: 直方图向量，是否归一化由参数normed设定
bins: 返回各个bin的区间范围
patches: 返回每个bin里面包含的数据，是一个list
from skimage import data
import matplotlib.pyplot as plt
img=data.camera()
plt.figure("hist")
arr=img.flatten()
n, bins, patches = plt.hist(arr, bins=256, normed=1,edgecolor='None',facecolor='red')??
plt.show()
例：
mu, sigma = 0, .1
s = np.random.normal(loc=mu, scale=sigma, size=1000)
a,b,c = plt.hist(s, bins=3)
print("a: ",a)
print("b: ",b)
print("c: ",c)
plt.show()
结果：
a:? [ 85. 720. 195.]? ? ? ? ?#每个柱子的值
b:? [-0.36109509 -0.1357318? ?0.08963149? 0.31499478]? ?#每个柱的区间范围
c:? a list of 3 Patch objects? ? ? ?#总共多少柱子
8、ax1.scatter(x,y,c = 'r',marker = 'o')?
使用注意：确定了figure就一定要确定象限，然后用scatter，或者不确定象限，直接使用plt.scatter
x = np.arange(1,10)
y = x
fig = plt.figure()
a=plt.subplot()? ? ? ? ? ? #默认为一个象限
# a=fig.add_subplot(222)
a.scatter(x,y,c='r',marker='o')
plt.show()
结果
x = np.arange(1,10)
y = x
plt.scatter(x,y,c='r',marker='o')
plt.show()
结果
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x = np.arange(1,10)
y = x
plt.figure()
plt.scatter(x,y,c='r',marker='o')
plt.show()
结果
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Python入门技能树基础语法函数
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对Python中plt的画图函数详解
今天小编就为大家分享一篇对Python中plt的画图函数详解，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
plt.plot()函数详解
plt.plot()函数详细介绍 plt.plot(x, y, format_string, **kwargs) 参数 说明 x X轴数据，列表或数组，可选 y Y轴数据，列表或数组 format_string 控制曲线的格式字符串，可选 **kwargs 第二组或更多(x,y,format_string)，可画多条曲线 format_string 由颜色字符、风格字符、标记字符组成 颜色字符 'b' 蓝色 'm' 洋红色 magenta 'g' 绿色 'y.
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最新发布 python plt 绘图详解（plt.版本）
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python图像处理基础知识（plt库函数说明）
import matplotlib.pyplot as plt的一些基础用法，包括直方图
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plt.subplot() 函数解析_Ensoleile。的博客_plt.subplot
plt.subplot()函数用于直接制定划分方式和位置进行绘图。 函数原型 subplot(nrows, ncols, index, **kwargs),一般我们只用到前三个参数,将整个绘图区域分成 nrows 行和 ncols 列,而 index 用于对子图进行编号。
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1、plt.legend plt.legend(loc=0)#显示图例的位置,自适应方式 说明: 'best' : 0, (only implemented for axes legends)(自适应方式) 'upper right' : 1, 'upper left' : 2, 'lower left' : 3, 'lower right' : 4, ...
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plt.函数
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Python深度学习入门之plt画图工具基础使用（注释详细，超级简单）
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python画图plt函数学习_dlut_yan的博客_python plt
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python画图plt函数学习
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Python中plt绘图包的基本使用方法
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python-plt.xticks与plt.yticks
栗子： plt.figure(figsize=(10, 10)) for i in range(25): plt.subplot(5, 5, i+1) plt.xticks([]) plt.yticks([]) plt.grid(False) plt.imshow(train_images[i], cmap=plt.cm.binary) plt.xlabel(class_names[train_labels[i]]) plt.show() 设置x或y轴对应显
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plt绘图总结
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Python的数据科学函数包(三)——matplotlib(plt)
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问题：plt.imshow()无法显示图像 解决方法:添加：plt.show()，即 plt.imshow(image) #image表示待处理的图像 plt.show() 原理：plt.imshow()函数负责对图像进行处理，并显示其格式，而plt.show()则是将plt.imshow()处理后的函数显示出来。 ...
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python xticks_Python Matplotlib.pyplot.yticks()用法及代码示例
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plt函数
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linux python 怎么输出画图
你需要使用sys.stdin.read来获取管道的输入。
看下图的代码。之所以没有写出文本，是希望读者能自己写一遍，而不是复制粘贴。自己动手写一遍必看10遍还更容易记住。
2
然后用echo命令把输出传给这个脚本。
你可能会问为什么多了一个空行。这是因为echo本身会给文本加换行符，而print函数又加了一个。给print一个end=""参数就可以了。
即，print("来自Python的:", sys.stdin.read(), end="")
END
实战演练
假如你想要一个脚本来给输出的行数计数，怎么写？
例如： ls | count
就把ls的个数显示出来，你就知道有多少个文件或文件夹了。
代码如下图：
主要看第6、7行：
bi = sys.stdin.buffer.read()
由于考虑到文件名的编码可能不是utf-8，所以直接read可能出现乱码（准确地说，不是乱码，而是UnicodeDecodeError，程序根本运行不下去），所以使用了buffer，它的含义是以字节形式读取输出，而不是字符。
li = bi.split(b"\n")[:-1]
以b“\n”为分隔符分了之后，最后一项的空字节，所以要切掉最后一项。
不要担心没有分成几行的ls的输出，经过测试，即使输出是一行，它们之间也是用b"\n"分割的。
3
把脚本改名为 count，放入 ~/bin 后测试一下。
python可视化神器——pyecharts库
无意中从今日头条中看到的一篇文章，可以生成简单的图表。据说一些大数据开发们也是经常用类似的图表库，毕竟有现成的，改造下就行，谁会去自己造轮子呢。
pyecharts是什么？
pyecharts 是一个用于生成 Echarts 图表的类库。Echarts 是百度开源的一个数据可视化 JS 库。用 Echarts 生成的图可视化效果非常棒， pyecharts 是为了与 Python 进行对接，方便在 Python 中直接使用数据生成图 。使用pyecharts可以生成独立的网页，也可以在flask、django中集成使用。
安装很简单：pip install pyecharts
如需使用 Jupyter Notebook 来展示图表，只需要调用自身实例即可，同时兼容 Python2 和 Python3 的 Jupyter Notebook 环境。所有图表均可正常显示，与浏览器一致的交互体验，简直不要太强大。
参考自pyecharts官方文档:
首先开始来绘制你的第一个图表
使用 Jupyter Notebook 来展示图表，只需要调用自身实例即可
add() 主要方法，用于添加图表的数据和设置各种配置项
render() 默认将会在根目录下生成一个 render.html 的文件，文件用浏览器打开。
使用主题
自 0.5.2+ 起，pyecharts 支持更换主体色系
使用 pyecharts-snapshot 插件
如果想直接将图片保存为 png, pdf, gif 格式的文件，可以使用 pyecharts-snapshot。使用该插件请确保你的系统上已经安装了 Nodejs 环境。
安装 phantomjs $ npm install -g phantomjs-prebuilt
安装 pyecharts-snapshot $ pip install pyecharts-snapshot
调用 render 方法 bar.render(path='snapshot.png') 文件结尾可以为 svg/jpeg/png/pdf/gif。请注意，svg 文件需要你在初始化 bar 的时候设置 renderer='svg'。
图形绘制过程
基本上所有的图表类型都是这样绘制的：
chart_name = Type() 初始化具体类型图表。
add() 添加数据及配置项。
render() 生成本地文件（html/svg/jpeg/png/pdf/gif）。
add() 数据一般为两个列表（长度一致）。如果你的数据是字典或者是带元组的字典。可利用 cast() 方法转换。
多次显示图表
从 v0.4.0+ 开始，pyecharts 重构了渲染的内部逻辑，改善效率。推荐使用以下方式显示多个图表。如果使是 Numpy 或者 Pandas，可以参考这个示例
当然你也可以采用更加酷炫的方式，使用 Jupyter Notebook 来展示图表，matplotlib 有的，pyecharts 也会有的
Note： 从 v0.1.9.2 版本开始，废弃 render_notebook() 方法，现已采用更加? pythonic ?的做法。直接调用本身实例就可以了。
比如这样
还有这样
如果使用的是自定义类，直接调用自定义类示例即可
图表配置
图形初始化
通用配置项
xyAxis：平面直角坐标系中的 x、y 轴。(Line、Bar、Scatter、EffectScatter、Kline)
dataZoom：dataZoom 组件 用于区域缩放，从而能自由关注细节的数据信息，或者概览数据整体，或者去除离群点的影响。(Line、Bar、Scatter、EffectScatter、Kline、Boxplot)
legend：图例组件。图例组件展现了不同系列的标记(symbol)，颜色和名字。可以通过点击图例控制哪些系列不显示。
label：图形上的文本标签，可用于说明图形的一些数据信息，比如值，名称等。
lineStyle：带线图形的线的风格选项(Line、Polar、Radar、Graph、Parallel)
grid3D：3D笛卡尔坐标系组配置项，适用于 3D 图形。（Bar3D, Line3D, Scatter3D)
axis3D：3D 笛卡尔坐标系 X，Y，Z 轴配置项，适用于 3D 图形。（Bar3D, Line3D, Scatter3D)
visualMap：是视觉映射组件，用于进行『视觉编码』，也就是将数据映射到视觉元素（视觉通道）
markLinemarkPoint：图形标记组件，用于标记指定的特殊数据，有标记线和标记点两种。（Bar、Line、Kline）
tooltip：提示框组件，用于移动或点击鼠标时弹出数据内容
toolbox：右侧实用工具箱
图表详细
Bar（柱状图/条形图）
Bar3D（3D 柱状图）
Boxplot（箱形图）
EffectScatter（带有涟漪特效动画的散点图）
Funnel（漏斗图）
Gauge（仪表盘）
Geo（地理坐标系）
GeoLines（地理坐标系线图）
Graph（关系图）
HeatMap（热力图）
Kline/Candlestick（K线图）
Line（折线/面积图）
Line3D（3D 折线图）
Liquid（水球图）
Map（地图）
Parallel（平行坐标系）
Pie（饼图）
Polar（极坐标系）
Radar（雷达图）
Sankey（桑基图）
Scatter（散点图）
Scatter3D（3D 散点图）
ThemeRiver（主题河流图）
TreeMap（矩形树图）
WordCloud（词云图）
用户自定义
Grid 类：并行显示多张图
Overlap 类：结合不同类型图表叠加画在同张图上
Page 类：同一网页按顺序展示多图
Timeline 类：提供时间线轮播多张图
统一风格
注：pyecharts v0.3.2以后，pyecharts 将不再自带地图 js 文件。如用户需要用到地图图表，可自行安装对应的地图文件包。
地图文件被分成了三个 Python 包，分别为：
全球国家地图:
echarts-countries-pypkg
中国省级地图:
echarts-china-provinces-pypkg
中国市级地图:
echarts-china-cities-pypkg
直接使用python的pip安装
但是这里大家一定要注意，安装完地图包以后一定要重启jupyter notebook，不然是无法显示地图的。
显示如下：
总得来说，这是一个非常强大的可视化库，既可以集成在flask、Django开发中，也可以在做数据分析的时候单独使用，实在是居家旅行的必备神器啊